A Qualitative Study on The Function of Information and Communication Technology Utilization in Teaching Students with Intellectual Disabilities: Implications for Techniques of Teaching/Job Coaching
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recently, the use of Information and Communication Technology (ICT) in education has been promoted in Japan. However, teachers do not yet fully understand using ICT for persons with intellectual disabilities. Objective: This study clarifies the support functions of ICT as perceived by teachers involved in special needs education (support for students with intellectual disabilities). Methods: We conducted in-depth interviews with five teachers involved in special-needs education. We qualitatively analyzed the interview data obtained using content analysis. Results: From the interviews, 53 ICT-utilization episodes were obtained. These episodes were categorized into 13 categories of utilization and seven aspects of support: understanding, communication, behavior, meta-cognition, environment, memory, and opportunities. Conclusion: ICT is a beneficial tool to compensate for intellectual disabilities and help students with intellectual disabilities learn better. We believe that teachers can better assist students with intellectual disabilities by successfully matching individual needs with the ICT features. The results obtained in this study will be helpful while considering support for persons with intellectual disabilities, not only in education but also in vocational training, employment support, and telework support for persons with intellectual disabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».